復(fù)雜防洪系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的三層并行逐步優(yōu)化算法

朱 迪，梅亞?wèn)|，許新發(fā)，劉章君

（1. 武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430072；2. 江西省水利科學(xué)研究院，江西 南昌 330029）

1 研究背景

洪水災(zāi)害是我國(guó)發(fā)生頻次高、危害范圍廣的自然災(zāi)害。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1951年至1990年期間，我國(guó)平均每年發(fā)生5.9次嚴(yán)重洪水災(zāi)害；1991年至2008年期間，我國(guó)洪水災(zāi)害造成21 163億元直接經(jīng)濟(jì)損失，約占整個(gè)自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失的48%[1]。防洪系統(tǒng)中水庫(kù)群的建設(shè)和運(yùn)行調(diào)度，是防洪減災(zāi)的重要措施[2]。然而防洪系統(tǒng)的復(fù)雜水文、水力聯(lián)系，使得防洪優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題具有強(qiáng)約束、多階段、非線性和高維度等特點(diǎn)[3]，其求解值得進(jìn)一步探討。目前，常用的防洪優(yōu)化調(diào)度求解方法有傳統(tǒng)優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法[4]。傳統(tǒng)優(yōu)化算法以線性規(guī)劃算法[5]、分解協(xié)調(diào)算法[6]、動(dòng)態(tài)規(guī)劃及其改進(jìn)算法[7-9]等為代表，而智能算法發(fā)展了一批諸如遺傳算法[10]、粒子群算法[11]、差分進(jìn)化算法[12]等模擬自然過(guò)程的優(yōu)化算法。線性規(guī)劃算法、分解協(xié)調(diào)算法等需要對(duì)調(diào)度模型進(jìn)行近似處理，優(yōu)化求解結(jié)果存在一定誤差[13]；智能優(yōu)化算法因?yàn)殡S機(jī)性因素的存在，求解結(jié)果并不穩(wěn)定。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法對(duì)于此類(lèi)多階段序貫決策問(wèn)題，求解結(jié)果穩(wěn)定且優(yōu)化效果好，而被廣泛用于水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域。但是防洪系統(tǒng)中，洪水演進(jìn)造成的滯后性，不滿足動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法無(wú)后效性的要求，且水庫(kù)數(shù)目的增加，又帶來(lái)“維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題。

逐步優(yōu)化算法（Progressive Optimality Algorithm，POA）由Howson和Sancho于1975年提出，是用于解決多階段的動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的優(yōu)化算法[14]。……